【摘 要】
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在信息技术的高速发展的现代社会,海量的数据常结构化存储于数据库中,在检索数据时,需要用到统一数据库查询语言SQL。但SQL作为有严格语法规则约束的结构化查询语言,需要用户具备数据库和SQL专业知识,使用门槛较高,对非专业用户不友好。近年来,为了提高数据库的信息检索效率、降低用户的使用门槛,使数据库能更好服务于大众,由计算机将自然语言问题直接生成为SQL语句的研究得到了人们的关注,该研究任务被称为T
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在信息技术的高速发展的现代社会,海量的数据常结构化存储于数据库中,在检索数据时,需要用到统一数据库查询语言SQL。但SQL作为有严格语法规则约束的结构化查询语言,需要用户具备数据库和SQL专业知识,使用门槛较高,对非专业用户不友好。近年来,为了提高数据库的信息检索效率、降低用户的使用门槛,使数据库能更好服务于大众,由计算机将自然语言问题直接生成为SQL语句的研究得到了人们的关注,该研究任务被称为Text-to-SQL任务。Text-to-SQL作为一项综合性任务,需要解决自然语言编码、数据库模式编码、关系发现、关系编码、SQL语句解码等多个关键问题。目前已有的研究工作大多建立在自然语言问题与目标数据库模式均为英文的基础上,并且对SQL语句的结构做了大量简化,无法对复杂的SQL语句进行处理,存在诸多局限性,难以满足工程实践的需要。针对中文复杂Text-to-SQL任务的特点和目前研究存在的问题,提出了中文自然语言生成复杂SQL的模型RACN-SQL,通过语义编码、构建数据库模式关系表示、模式链接、关系编码、SQL解码,实现从自然语言问题到SQL语句的转换,最终输出SQL查询结果。与其他研究相比,RACN-SQL模型的主要贡献点在于:（1）解决了中文自然语言问题与英文数据库模式之间的跨语言语义编码障碍;（2）合理、有效地将自然语言与数据库模式之间的关联关系发现并表示出来;（3）综合考虑非结构化数据和结构化数据之间的特点,将语义信息和关系信息结合起来联合编码。实验中选取符合实际需求的中文复杂Text-to-SQL数据集和评价指标,通过与其他经典模型和优秀模型对比实验,验证提出的RACN-SQL模型的有效性,同时分析模型存在的不足和未来研究需要关注的方向。
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